MIT、ロボットの不確かな記憶を修正

MITの研究者は、ロボットが誤って記憶した物体の説明を見つけて修正する仕組み「UQ-DAAAM」を開発しました。誤認した物体の情報が残ると、緊急時に必要な器具を見つけられない恐れがあります。

この方式は、同じ物体を異なる視点から撮影した複数の説明を比べ、ロボットの不確かさを測ります。さらに情報価値の高い視点を選び、説明を統合して、より正確な記述を記憶に保存します。

移動ロボットが不確かな記憶を継続的に更新できるよう、処理を効率化する手法も取り入れました。比較実験では、物体や場所、観察時期についての回答精度と確信度が既存手法より向上しました。

研究は、視覚言語モデルで環境内の物体を詳しく記述する従来方式を発展させたものです。食卓の片付けや人との機械組み立てなど、複数段階の作業を行うロボットでの活用を想定しています。